IA agentique - Améliorer l'engagement client dans les services financiers

Découvrez les meilleures actualités et événements fintech !

Abonnez-vous à la newsletter de FinTech Weekly

Lue par des dirigeants de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna et plus encore

“Les revenus de l’industrie fintech devraient croître presque trois fois plus vite que ceux du secteur bancaire traditionnel entre 2022 et 2028” – McKinsey, oct 24, 2023.
“Le marché mondial de la fintech devrait valoir 394,88 milliards de dollars en 2025 et atteindre 1 126,64 milliards de dollars d’ici 2032” – Fortune Business Insights, 9 juin 2025

L’engagement client est l’un des principaux différenciateurs entre les institutions bancaires et financières traditionnelles et la fintech. Depuis une intégration client fluide jusqu’aux validations, à l’exécution des transactions, puis au service après-vente et à la gestion des réclamations, la fintech excelle par rapport aux institutions financières traditionnelles. Avec le temps, la fintech a cherché à combler le fossé et à exceller dans l’engagement client. La recherche montre que c’est le facteur le plus important, qui conduit à une amélioration du résultat net.

Malgré les avancées des technologies numériques et les efforts des banques, le service client reste l’un des principaux domaines à améliorer. “Personnalisation” et “Vitesse du service client” sont encore peu appréciées dans les enquêtes de satisfaction, offrant de nombreuses opportunités pour les banques et les organisations de services financiers d’améliorer la qualité. L’écart se creuse davantage pour les clients en gestion de patrimoine, où la nécessité de personnalisation et de connaissances spécialisées est la plus importante, renforçant la confiance et la fidélité. C’est ici que des agents IA dotés de connaissances spécialisées peuvent favoriser des interactions client engageantes et intelligentes. Le service client étant au cœur de l’interaction commerciale, il influence non seulement le niveau de satisfaction, mais aussi la fidélité à long terme et la valeur à vie du client.

Un réseau d’IA agentique avec plusieurs agents spécialisés peut effectuer simultanément des activités telles que la récupération de l’historique des interactions client, l’analyse de sentiment, les événements de vie, l’analyse du paysage concurrentiel sur les produits et les frais, l’analyse des tendances du marché, etc., tout en fournissant des conseils informatifs aux clients. Grâce à la PNL et aux technologies vocales, l’interaction peut être rendue intuitive, adaptée au style préféré du client, indépendante de la langue et multi-canal. Les bénéfices de GenAI sont réels, et certaines implémentations récentes par des banques montrent des résultats positifs. L’amélioration de l’expérience est l’un des principaux avantages.

La collaboration IA-Humain est l’un des résultats mutuellement bénéfiques des développements technologiques récents. Les systèmes d’intelligence artificielle démontrent une capacité exceptionnelle à traiter d’énormes volumes de données, à identifier des tendances et des motifs avec précision et rapidité.

L’IA générative renforce cette capacité en proposant des recommandations aux agents humains pour améliorer l’expérience et l’engagement client. Les conseillers financiers personnels, autrefois réservés aux clients ultra-riches, peuvent désormais être démocratisés par des agents IA et accessibles à un plus large public.

Les banques, disposant d’un accès à une multitude d’informations personnelles et d’historique de transactions, peuvent offrir un service de conciergerie, allant de la planification fiscale au conseil en investissement, voire agir comme assistant personnel. En permettant progressivement aux agents IA de gérer des tâches complexes et personnelles, les banques et organisations financières peuvent offrir une expérience client supérieure, renforçant la fidélité et la valeur à vie.

Agentic AI & la hype autour

La tendance technologique Gartner 2025 a placé l’Agentic AI en tête des tendances pour 2025. L’enquête de référence MITSMR 2025 sur le leadership en IA et données a également prévu un résultat similaire.

Qu’est-ce que l’Agentic AI ? Il s’agit “de systèmes et modèles d’IA capables d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans besoin d’une guidance humaine constante, explique HBR. Il comprend les buts et objectifs de l’utilisateur ainsi que le contexte du problème à résoudre”. C’est un système auto-apprenant qui utilise un raisonnement sophistiqué et des capacités créatives des modèles GenAI pour résoudre des problèmes complexes à plusieurs étapes. Un réseau agentique est une équipe de plusieurs agents, capables d’effectuer des tâches simultanément, alignés sur un seul objectif.

“Les systèmes d’Agentic AI promettent de transformer de nombreux aspects de la collaboration homme-machine grâce à leurs capacités de raisonnement et d’exécution suralimentées. Ils peuvent planifier et prendre des décisions de manière indépendante, offrant une productivité, une innovation et des insights accrus pour la main-d’œuvre humaine”
– HBR, déc 2024

Une représentation type d’un système d’Agentic AI pour le service client

Tous ces agents effectuent leurs tâches simultanément et rendent compte à l’agent gestionnaire, qui répond à son tour aux requêtes des clients. La connaissance spécialisée et la formation font de ces agents des experts dans leur domaine. La vaste bibliothèque organisationnelle de recherches et de données en gestion de patrimoine constitue une ressource exploitable pour former les agents IA.

Parmi les cas d’usage clés en service client :

* Conseiller financier virtuel
* Profilage client
* Surveillance en temps réel des fraudes
* Exécution de tâches routinières
* Reporting

Le profilage client, étape essentielle pour connaître un client, est un autre cas d’usage clé qui stimule l’engagement. Plus une banque connaît ses clients, mieux elle peut les servir et bâtir une relation durable. C’est un processus ardu. Malgré les progrès technologiques, il reste chronophage et beaucoup de marges d’amélioration existent. Au fil des années, les technologies OCR et divers niveaux d’automatisation à différentes étapes ont considérablement amélioré la capture, le traitement et l’utilisation des informations client. Les agents IA autonomes offrent beaucoup d’espoir et de possibilités pour transformer davantage ce processus, le rendant fluide et capable d’effectuer plusieurs activités en parallèle.

Les agents IA, utilisant leur écosystème d’outils alimentés par l’IA tels que la validation biométrique, la reconnaissance faciale, la vérification de documents via API, peuvent effectuer des validations simultanées tout en capturant les données.

Comme le montre la preuve, le processus actuel est vulnérable aux acteurs frauduleux, capables de contourner les mécanismes de validation tels que le test de vivacité, etc. Les agents IA ont la capacité de rendre ce processus robuste en analysant des signaux contextuels comme l’angle de l’appareil ou l’exécution de logiciels non autorisés en arrière-plan. De plus, leur capacité à traiter des données non structurées combinée à l’analyse de sentiment peut conduire à un profil de risque plus précis, créant une persona plus fiable. Ce niveau d’analyse approfondie, associé à des validations en temps réel, renforce la sécurité et aide à prévenir les tentatives de fraude sophistiquées, rendant le système plus sûr. Cela augmente la confiance, l’engagement client et la fidélité.

Enseignements :

* Une interaction client typique peut impliquer plusieurs demandes — comme des transactions récentes, des recommandations de produits, des erreurs de facturation — le tout en une seule conversation.
* Les chatbots traditionnels échouent souvent à gérer ces interactions multifacettes et peuvent perdre le contexte.
* Les chatbots traditionnels ne peuvent pas gérer des portefeuilles clients en exécutant des transactions d’investissement sur des produits de gestion de patrimoine.
* L’Agentic AI fonctionne à un niveau plus avancé, comme des membres d’une équipe numérique avec :

Autonomie pour agir sans intervention humaine constante.

Intelligence orientée vers des objectifs pour poursuivre et atteindre des résultats spécifiques.

Capacités de raisonnement en temps réel pour une prise de décision dynamique.

* Ces systèmes peuvent :

Comprendre un langage humain nuancé et naturel.

Maintenir la cohérence contextuelle sur de longues et complexes dialogues.

Intégrer et orchestrer des tâches via des outils comme CRM, ERP, et bases de connaissances internes.

* En engagement client, l’Agentic AI offre :

Un support 24/7 qui imite l’interaction humaine.

Une gestion évolutive des problèmes clients complexes et multilayer.

Des conversations personnalisées et fluides, facilitées par un réseau de micro-agents, chacun spécialisé dans un besoin client précis.

* L’approche dépasse la simple résolution de requêtes — elle garantit une prise en charge complète du problème et une résolution de bout en bout.

Appels à l’action pour les leaders du secteur :

Voici la question stratégique : que doivent faire les leaders pour non seulement expérimenter, mais aussi opérationnaliser l’agentic AI pour des gains transformateurs ? D’abord, ils doivent dépasser la fatigue des pilotes et sélectionner des cas d’usage à fort impact pour tester en “mode copilote”.

C’est augmenter l’aide aux agents humains, sans les remplacer. Ensuite, investir dans la formation des équipes de première ligne pour travailler aux côtés de l’IA, et non autour. L’IA doit être leur partenaire, pas un processus parallèle. Troisièmement, faire évoluer les modèles budgétaires, passant d’un logiciel par siège à des contrats de service en tant que logiciel basés sur les résultats ; payer par résolution, pas par licence. Quatrièmement, les leaders doivent intégrer les données entre silos comme le marketing, le service, l’exploitation, pour alimenter ces systèmes avec le contexte dont ils ont besoin.

Et enfin, diriger avec confiance ; déployer des garde-fous éthiques, mesurer la performance de manière transparente, et informer les clients que, si les machines peuvent gérer les requêtes, les humains restent toujours en boucle. Dans cette nouvelle ère, la réussite ne consiste pas à construire la technologie, mais à permettre aux personnes et aux processus d’amplifier son impact.

Références :

• https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/
• https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html
• https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
• https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
• L’avenir de la croissance fintech | McKinsey
• https://www.fortunebusinessinsights.com/ - Aperçu du marché FinTech avec taille, part, valeur | Croissance [2032]